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Cloud Machine Learning Engineer mit AWS

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist neuefische GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Aachen
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Grundlagen für Cloud-basierte Data Science & AI
  • Einführung in Cloud Computing, Data Science, AI und Künstliche Intelligenz
  • Überblick über die Rolle des Cloud Machine Learning Engineer
  • Setup mit Python, UNIX, Git, GitHub und Cloud Development Environments
  • Nutzung von Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Google Cloud, Azure) für skalierbare ML-Prozesse
  • Machine Learning Modelle entwickeln & trainieren
  • Supervised Learning: Regression, Klassifikation und Modelltraining
  • Modellbewertung, Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning
  • Nutzung von Scikit-learn, Tensorflow und Keras in Cloud-Umgebungen
  • Modelloptimierung für Cloud-Deployment und AI-Anwendungen
  • Cloud Tools & Infrastruktur für ML Engineers
  • Entwicklung von ML-Pipelines mit MLOps-Prinzipien
  • Cloud-basierte Datenverarbeitung, Storage und Deployment
  • Versionierung, Testing und Continuous Integration für Machine Learning Workflows
  • Monitoring und Modellmanagement für produktionsreife AI-Systeme
  • AI, Deep Learning & automatisierte Modellierung
  • Aufbau tiefer neuronaler Netze in der Cloud
  • Transfer Learning, NLP und Time Series Forecasting mit Cloud-Unterstützung
  • Einsatz von GPU-basiertem Modelltraining für Künstliche Intelligenz Anwendungen
  • AutoML und automatisierte Feature Selection in Data Science Projekten
  • Praxisprojekt: ML-Modell in der Cloud umsetzen
  • Planung und Umsetzung eines Cloud-basierten End-to-End Machine Learning Projekts
  • Arbeiten im Team mit Git und agilen Methoden
  • Bereitstellung und Skalierung eines AI-Modells als Data Product
  • Präsentation mit Fokus auf Cloud-Infrastruktur, Modellperformance und AI-Einsatz
  • Der Kurs verwendet AWS als zentrale Plattform für die Implementierung von Cloud Machine Learning Prozessen und Pipelines.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Aachen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bielefeld

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bonn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dresden

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Duisburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Neuefische GmbH: 660 Kurse mit aktuellem Termin an 15 Orten

660Kurse mit aktuellem Termin
15Angebotsorte

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Angebote an 15 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei neuefische GmbH.

Themen

KI & Machine LearningCloud ComputingUX/UI-DesignData AnalystOnline-Marketing

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir